Наука должна быть научной
Сегодня в Науке была опубликована вот эта статья, довольно спорного содержания. Используем её в качестве примера и рассмотрим, как стоит ...

Наука: Бессонница и СДВГ – две стороны одной патологии
Около 75 процентов детей и взрослых с синдромом дефицита внимания и гиперактивности (СДВГ) имеют проблемы ...

Как измерить «публикационную температуру»
Этому вопросу было посвящено интервью заместителя директора Института социологии РАН Михаила Черныша («НГ-наука», 22.05.19). С 2007 года ...

Наука: Метановые реки и ацетиленовые берега Титана
Спутник Сатурна Титан – удивительное место в нашей Солнечной системе. У него плотная атмосфера, состоящая ...

В регионах не поняли, каким мировым аналогам должны соответствовать НОЦ
В рамках национального проекта «Наука» эксперимент проходит в Кузбассе, Нижегородской, Тюменской и Белгородской областях, а также в Пермск ...

Руководитель Саха(Якутия)стата Ирина Гаевая: Статистика — это наука
25 июня в России отмечают День работника статистики. О предстоящей переписи населения в 2020 году и о том, как правильно понимать статистику ...

Combining Pattern Classifiers. Methods And Algorithms
# 372454504

Combining Pattern Classifiers. Methods And Algorithms

8 895 р.

A unified, coherent treatment of current classifier ensemble methods, from fundamentals of pattern recognition to ensemble feature selection, now in its second edition The art and science of combining pattern classifiers has flourished into a prolific discipline since the first edition of Combining Pattern Classifiers was published in 2004

Dr

Kuncheva has plucked from the rich landscape of recent classifier ensemble literature the topics, methods, and algorithms that will guide the reader toward a deeper understanding of the fundamentals, design, and applications of classifier ensemble methods

Thoroughly updated, with MATLAB® code and practice data sets throughout, Combining Pattern Classifiers includes: Coverage of Bayes decision theory and experimental comparison of classifiers Essential ensemble methods such as Bagging, Random forest, AdaBoost, Random subspace, Rotation forest, Random oracle, and Error Correcting Output Code, among others Chapters on classifier selection, diversity, and ensemble feature selection With firm grounding in the fundamentals of pattern recognition, and featuring more than 140 illustrations, Combining Pattern Classifiers, Second Edition is a valuable reference for postgraduate students, researchers, and practitioners in computing and engineering.

100